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癫痫脑电的递归确定性分析
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:R742.1[医药卫生—神经病学与精神病学;医药卫生—临床医学]
  • 作者机构:[1]天津大学电气与自动、化工程学院,天津300072, [2]天津工业大学电气工程与自动化学院,天津300387
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61072012);国家自然科学基金青年基金资助项目(50907044,60901035)
中文摘要:

利用排序递归图的分析方法对癫痫脑电进行了确定性(DET)的分析,得出癫痫头皮脑电(EEG)的DET高于健康EEG。DET特征的差异性在局部导联上更明显,局部导联的DET特征可以作为癫痫疾病的自动诊断特征。通过分析发作阶段和发作间隙皮层脑电(ECoG)的DET,得出整个频带的DET差别不大,而在beta频带,发作阶段的确定性明显高于发作间隙的DET。Beta频带的DET特征可以作为癫痫发作的预测特征。研究结果为癫痫疾病的自动诊断和癫痫发作预测提供了理论依据。

英文摘要:

This paper used the method of order recurrence plot to analyze the determination (DET) of epileptic brain electrical signals. The results show that DET of epileptic scalp brain electric signals (EEG) is higher than the ones of healthy EEG. And the difference of DET is more obvious in some partial electrodes. DET of these partial electrodes could be used as features to auto-diagnose epilepsy. Then it conducted analysis of DET for electrocorticogram (ECoG) during a seizure and that during a seizure-free interval. The results show there is no significant difference for determination in the whole band. However, DET during a seizure is obviously higher than that during a seizure-free interval in beta band. Changes of DET in beta band could be used to predict epilepsy seizure. The research results provide a theoretical basis for auto-diagnosis of epilepsy and seizure prediction.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049